RWKV-6：当 RNN 学会遗忘——线性注意力与 WKV 核的工程实现
从指数衰减到CUDA kernel，详解如何用 O(1) 内存完成百万 token 的生成式推理。深入RWKV-6的WKV递推机制、通道独立衰减的RNN改造、量化部署与工业级陷阱。
人工智能
AI Agent 记忆系统的认知架构：工作记忆、情景记忆与语义记忆的融合工程
从认知科学的人类记忆分层理论出发，构建下一代AI Agent记忆系统。深入探讨工作记忆、情景记忆、语义记忆的工程实现与融合机制。
AI Agent 工具调用的形式化规约与运行时验证：从 TLA 到 Rust 类型状态机的工程实践
探讨如何为 AI Agent 的工具调用建立可证明的安全边界。从 TLA+ 规约建模出发，结合 Rust 类型状态机编译期验证和 WASM 沙箱运行时隔离，构建三层纵深防御体系。
WebGPU Compute Shader 在大模型推理中的工程化实践：从 GPGPU 到生产环境
深入讲解 WebGPU 计算着色器在浏览器端 AI LLM 推理中的工程实践，涵盖 WGSL 编程模型、分块 GEMM 优化、KV Cache 管理、Flash Attention 适配，以及性能基准测试和生产级推理引擎构建。
The Tree of Thought: Monte Carlo Tree Search for LLM Reasoning Agents
The Tree of Thought: Monte Carlo Tree Search for LLM Reasoning Agents
TLA+形式化验证AI Agent协议：从规范到反例分析的完整工程实战
本文展示如何用TLA+形式化方法对AI Agent通信协议进行建模、验证和反例分析，结合MCP-like协议实例，给出从PlusCal算法规范、TLC模型检查到反例驱动测试生成的完整工程工作流。
AI Agent运行时架构：从Function Calling到多层级ReAct的工程实践
深入解析AI Agent运行时工程架构，从单循环ReAct到多Agent协作的完整工程化路径，涵盖工具注册体系、上下文窗口管理、层级化推理、可靠性工程等核心议题。
KV Cache 量化与压缩工程实战：从 FP16 到 FP8/INT8/INT4，精度、速度、显存的黄金三角
深入解析 LLM 推理系统中 KV Cache 的量化与压缩工程实战，从 FP16 到 FP8/INT8/INT4 的精度-显存-速度权衡，涵盖 Per-token 量化、GQA 压缩、LazyKV 淘汰、Prefix Sharing、Delta 压缩等前沿技术，附 SGLang 生产级配置与实测数据。
AI Agent 从 Chains 到 Systems：Tool Calling、可观测性与生产稳定性架构实战
当AI Agent从单次问答走向多工具串联的生产级系统，我们面对的核心矛盾不再是模型能不能回答，而是工具调用序列在50次API往返中能否不崩。本文从生产故障模式出发，系统阐述Tool Calling的可靠性保障架构。
ZFS 深度学习：从 Copy-on-Write 事务模型到生产级部署的 CoW 文件系统实践
ZFS深度学习：全面剖析Copy-on-Write事务模型、存储池架构、ARC自适应替换缓存、ZIL/SLOG加速机制、快照与克隆、RAID-Z冗余策略、透明压缩与去重，以及数据库和容器场景的生产部署最佳实践
NVIDIA TensorRT-LLM 深度工程实战：从图编译到千卡集群的 LLM 推理系统设计
深入剖析 NVIDIA TensorRT-LLM 的架构设计与生产实践，从底层图编译优化到多机多机推理的完整方案，涵盖算子融合、CUDA Graph 捕获、Paged KV Cache、FP8 量化及 Disaggregated Serving 等核心技术，附完整代码示例。
LLM 推理系统韧性工程：PD 分离架构下 KV Cache 热迁移与分级降级实战
随着 LLM 推理服务进入大规模生产部署阶段，系统韧性成为比峰值吞吐更关键的工程指标。本文深入剖析 Prefill-Decode 分离架构下的 KV Cache 热迁移、分级降级策略和故障恢复机制，给出可直接应用于生产环境的工程方案和实测数据。
Linux 内核 VFIO 深度实战：从 IOMMU 隔离到 GPU 直通与生产级虚拟化架构
从IOMMU硬件架构到VFIO三层抽象，完整解析Linux内核VFIO设备直通框架：涵盖GPU直通、NVMe直通、SR-IOV、中断虚拟化、DMA映射与生产级部署策略
GPT-5时代大模型推理调度系统深度实战：连续批处理、分块预填充与抢占重调度的全链路工程
随着GPT-5、Claude 4.5等超大上下文模型的部署，推理服务调度层成为性能瓶颈的核心。本文从vLLM v0.6+与SGLang 0.4的调度器源码出发，深度拆解Continuous Batching、Chunked Prefill、Preemption三大核心机制的实现细节，给出完整的调度循环Rust伪代码和实测性能基准。
用 Rust + tokio 构建 AI Inference 路由层 — 统一 API、KV Cache 感知调度与生产级负载均衡
深度实战：用 Rust + tokio 构建高性能 AI Inference 路由层，揭秘 KV Cache 感知调度、Streaming 背压控制、熔断器与 OpenTelemetry 全链路可观测性
